Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
最近有用到Hbase，整理了下Hbase的架构，整体思路可以看之前的NoSQL概述NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
DataX Web 是在 DataX 之上开发的分布式数据同步工具，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用 DataX 的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，支持 RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB 等数据源，RDBMS 数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成并二次开发 xxl-job 可根据时间、自增主键增量同步数据。
大数据平台的开发环境搭建，我们前面已经说过了，需要搭建Hdfs，Yarn，Spark，HBase，Hive，ZK等等，在开发环境下搭建是用于开发测试的，全部部署在VM 虚拟机里面，小数据量小运算量还可以，数据量运算量一旦上来，虚拟机是玩不转的，这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建，难道也需要我们一步一步来搭建吗？ 几台还可以，那么上百台呢？ 难道也需要一台台搭建吗？ 显然不可以，有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢？ 国外有俩家企业做了这些事，hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件，不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称，是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具，工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务，CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务，包含Hdfs，Yarn，ZK，Hive，Hbase，Flume，Sqoop，Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版，收费版当然功能更加强悍，比如支持回滚，滚动升级，支持Kerberos，SAML/LDAP支持，SNMP支持，自动化备份和灾难恢复，不过在我们看来，免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下，CDH在部署Hadoop生态上，整体与HDP类似，通过WEB端动态部署Hadoop生态， Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 CDH：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 CDH-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
HBase集群一旦部署使用，再想对其作出调整需要付出惨痛代价，所以如何部署HBase集群是使用的第一个关键步骤。
学习目标 1. 学习Spark配置，掌握Spark集群部署； 2. 学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件； 学习对象 计算机专业背景的学生； 大数据工程师； 讲师介绍 罗老师，12年开始从事hadoop领域技术研究，14年专职从事spark技术研究与开发，目前在企业里从事spark相关工作，同时负责企业的内训，主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲
写在第34期 到底什么是NoSQL?公众号一系列前菜，大家可以看看： NoSQL 还是 SQL ？这一篇讲清楚 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2）
zookeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是 google chubby 的开源实现，是 hadoop 和 hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
第二篇：Centos7 Hbase 1.4.3 部署 继上篇文章：《Centos7 Hadoop 2.7.7 集群部署》 本文参考网址：https://blog.csdn.net/pucao_cug/article/details/72229223 1 上传、分发、解压 [root@node1 hadoop]# scp /data/app/hadoop/hbase-1.4.3-bin.tar.gz root@node2:/data/app/hadoop [root@node1 hadoop]# scp
EMR用户常常会将使用不同资源管理系统的组件混合部署在同一个集群，这样会出现资源竞争的情况。若各组件资源超额配置，可能有机器宕机的风险。本文将从案例分析来聊聊混部集群资源配置需要注意的事项
1， kylin是什么？为什么需要？ Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc.
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
个推作为专业的数据智能服务商，在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求，为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外，根据一些生产系统的需要，此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护，从而保证数据不丢以及系统的容错。然而，很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾，为什么需
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）.assets/image-20210316180046440.png)]
在之前的《Java大数据：大数据开发必须掌握的四种数据库》一文中，我们提到了MongoDB、Redis、ElasticSearch、Hbase，系列文也对MongoDB、Redis、Hbase都做了简单的入门介绍。今天是系列文的最后一篇，我们来讲全文搜索引擎Elasticsearch。
在 Cloudera，我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此，我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署，您可以降低配置错误的风险，促进环境中跨多个集群的一致部署，并帮助更快地交付业务价值。
包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的生态，可能不全，有更多的请大家留言。具体HBASE的基本原理扫描大家可以自行百度下，另外，要系统掌握HBASE，推荐看下《HBASE权威指南》。 1 Kerberos 什么是Kerberos？ Kerberos is a network authentication protocol. It is designed to provide strong authentication for client/server applications by using s
ansible是一种自动化运维工具,基于paramiko开发的,并且基于模块化工作，Ansible是一种集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台，它是基于python语言，由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。集合了众多运维工具的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能.ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力.真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架.ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的.
默认情况下，AutoFlush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到HBase server，大数据量put的时候会造成大量的网络IO，耗费性能
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分；
▍InLong(应龙) : 中国神话故事里的神兽，可以引流入海，借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong（应龙）是一个一站式的海量数据集成平台，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，同时支持批和流，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。刚刚发布的 1.1.0 版本，InLong 发布了大量重大特性，主要包括以下内容： 管控能力增强
InLong（应龙）: 中国神话故事里的神兽，可以引流入海，借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong（应龙）是一个一站式的海量数据集成平台，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，同时支持批和流，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。 InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。刚刚发布的 1.1.0 版本，InLong 发布了大量重大特性，主要包括以下内容： 1、管控能力增
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章：Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot，整体写的非常好而且有深度，对比表格翻译如下：
在memcached的解决方式中。分布的不同memcached结点彼此是不能通信的，要实现memcached结点的之间的Master/Slave结构。有一个日本同学开发了一个第三方的工具Recached，能够实现Memcached的主备结构。从结点能够实时的同步主结点的数据，当主节点挂掉，从结点能够热备的提供服务。
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用户分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系 本文结构 首先，我们来分别部署一套hadoop、hbase、hive、spark，在讲解部署方法过程中会特殊说明一些重要配置，以及一些架构图以帮我们理解，目的是为后
https://www.cnblogs.com/yhxx511/p/9609765.html
上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数，从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码。根据网友的反馈，基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限。通过个人实测，在我的虚拟机环境下，单线程插入数据的值约为4w/s。集群指标是：CPU双核1.83，虚拟机512M内存，集群部署单点模式。本文给出了基于多线程并发模式的，测试代码案例和实测结果，希望能给大家一些启示：
【案例】光大银行：风险一体化项目实施
CDH集群中可以使用Hue访问Hive、Impala、HBase、Solr等，在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件（支持R、Scala及python语言），但在CDH中Hue默认是没有启用Spark的Notebook，使用Notebook运行Spark代码则依赖Livy服务。在前面Fayson也介绍了《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue中添加Notebook组件并集成Spark。
集群部署目的是在多台机器部署 DolphinScheduler 服务，用于运行大量任务情况。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Nebula Graph 是开源的第三代分布式图数据库，不仅能够存储万亿个带属性的节点和边，而且还能在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求。不同于 Gremlin 和 Cypher，Nebula 提供了一种 SQL-LIKE 的查询语言 nGQL，通过三种组合方式（管道、分号和变量）完成对图的 CRUD 的操作。在存储层 Nebula Graph 目前支持 RocksDB 和 HBase 两种方式。
最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin的应用案例，文末给出了出处，希望对大家有帮助。
最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin 的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin 的应用案例，希望对大家有帮助。
CDH：是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包，里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop，同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架，如Spark、Hive、Hbase等。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
嘉宾 | 张铎 编辑 | 薛梁 在翻朋友圈的时候，看到张铎老师去年策划的 Apache Pegasus Meetup 活动，然后我给他留言，邀请他来 ArchSummit 全球架构师峰会北京站上分享架构师的成长经验，结果他很爽快的答应了。 张铎是在小米待了 5 年多后，于 2021 年 4 月进入神策数据的。用张铎自己的话说，在大公司卷不动了，就换个小公司试试。 在神策数据，张铎担任神策数据基础研发部负责人 & 首席架构师，主要负责整个基础研发部，大部分的精力用在团队管理，和研发技术选型上。 从 ToC
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
流式计算中，我们经常有一些场景是消费Kafka数据，进行处理，然后存储到其他的数据库或者缓存或者重新发送回其他的消息队列中。
Nginx负载均衡 1， Nginx负载均衡简介 跨多个应用程序实例的负载平衡是优化资源利用率，最大化吞吐量，减少延迟以及确保容错配置的常用技术。 可以使用nginx作为非常高效的HTTP负载均衡器，将流量分配给多个应用程序服务器，并通过nginx提高Web应用程序的性能，可伸缩性和可靠性。 2， Nginx负载均衡机制 nginx支持以下负载均衡机制（或方法）： 循环 - 对应用程序服务器的请求以循环方式分发， 最少连接 - 下一个请求被分配给活动连接数最少的服务器， ip-hash - 哈希函数用于
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